Copula理論在金融風險管理中的實證研究.pdf

1、隨著現(xiàn)代經(jīng)濟全球化和金融自由化的發(fā)展,金融市場面臨著前所未有的波動性。金融風險度量的準確性在防范和應對金融風險過程中顯得愈發(fā)重要。金融風險度量的準確與否取決于兩個方面:
　　(i)對資產(chǎn)相關結(jié)構的刻畫是否準確。
　　(ii)風險度量指標的選取是否合適。
　　針對這兩個問題本文展開了詳細地討論,文章的主要工作如下:
　　1、文章首先對Copula和風險度量的研究現(xiàn)狀做了簡單的介紹。為了對風險度量方法的發(fā)展有個簡單而

2、全面地認知,第二章先簡單地介紹了幾種傳統(tǒng)的風險度量方法,再介紹了VaR和CTE方法。
　　2、第三章對Copula理論做了簡單的介紹,列舉了幾種在金融領域應用非常廣泛的Copula函數(shù),對比分析了它們的性質(zhì)。然后詳細論述了Copula和秩的關系,用以說明秩的概念在Copula方法中的作用。最后介紹了幾種重要的Copula參數(shù)的估計方法。
　　3、第四章詳細論述了Copula方法的擬合優(yōu)度檢驗問題,重點介紹了兩種基于blank

3、et檢驗的算法:bootstrap算法和乘數(shù)法。然后簡單介紹了兩種殘差分布:偏斜學生t分布(ST)和廣義殘差分布(SGED)。
　　4、第五章為金融實證分析。首先對 A指和恒指收益率進行標準 Ljung-Box檢驗,發(fā)現(xiàn)二者存在明顯的異方差性。本文采用了GARCH模型來消除異方差。選擇殘差分布時,本文考慮了偏斜正態(tài)分布、T分布、偏斜T分布和偏斜廣義殘差分布。對比這四種分布的擬合效果,發(fā)現(xiàn)A指采用偏斜學生T分布時擬合效果最佳,恒指本

4、文選用了偏斜廣義殘差分布。選擇 Copula函數(shù)時,本文對六種常用的 Copula函數(shù)分別進行擬合優(yōu)度檢驗,最終檢驗結(jié)果只接受了 Student Copula函數(shù)。利用以上建立的Copula–GARCH–ST/SGED模型,本文預測了2013年5月份的兩種指數(shù)的聯(lián)合分布以及單個密度函數(shù)。接著本文對Copula參數(shù)的時變性做了進一步的探究。文章最后利用Monte Carlo方法估計了投資組合的VaR和CTE,發(fā)現(xiàn)Student Copul